概率分布与参数估计课件.ppt

1、课程名称：教育实验设计与数据分析课程名称：教育实验设计与数据分析概率分布与参数估计概率分布与参数估计概率分布概率分布试验实例试验实例lE1:抛一枚硬币，分别用“H”和“T”表示出正面和反面;lE2:将一枚硬币连抛三次，考虑正反面出现的情况；lE3:将一枚硬币连抛三次，考虑正面出现的次数;lE4:掷一颗骰子，考虑可能出现的点数；lE5:记录某网站一分钟内受到的点击次数；lE6:在一批灯泡中任取一只，测其寿命;lE7:任选一人，记录他的身高和体重。事件发生的标志事件发生的标志l由于事件是随机试验的每一个可能结果，可表示为样本空间的某个子集。l所以，事件A的发生，当且仅当试验的结果是子集A中的元素。

2、l由此，必然事件即为一个试验中所有基本事件的集合，包含了样本空间的所有样本点；不可能事件不包含样本空间的任一样本点，为一空集。事件关系的实质事件关系的实质l由上可知，事件之间的关系由他们所包含的样本点所决定；l由此，事件之间的这种关系也可以用集合之间的关系来描述。偏度的意义（三级动差）偏度的意义（三级动差）l表示偏度的指标实际上是z分数的三次方的算术平均数。l由公式可以看出，正态分布时，由于左右对称，z分数的三次方的总和应等于0；而正偏态时，由于平均数右边的z分数值较大，故z分数三次方总和的绝对值较左边为大，故z分数三次方的总和大于0；而负偏态则相反。3333232231zNzNSXXSSNX

3、Xmmmg峰度的意义（四级动差）峰度的意义（四级动差）l表示峰度的指标实际上与z分数的四次方的算术平均数有密切关系。l当两曲线的标准差相同时，曲线越高狭，两极端分数的分布次数越多，峰度值就会越大；反之，曲线越低阔，两极端分数的分布次数越少，峰度值就会越小。l故，峰度值为0时，分布为正态；峰度值大于0时，分布为高狭峰；峰度值小于0时，分布为低阔峰。3333)(344442242241zNzNSXXSNXXmmg二项分布的极限分布是正态分布二项分布的极限分布是正态分布公式表达：式中，y为次数，N为总人数，X为测量分数。若左式中的N取为1，便是正态分布的密度函数，即：222)(2XeNy222)(2

4、1Xey连续和离散型随机变量概率分布的区别连续和离散型随机变量概率分布的区别连续型随机变量连续型随机变量1）连续型随机变量记做X；2）随机变量特殊值记做x；3）连续型概率分布（概率密度函数）记做f（x）；4）P（Xx）0；5）6）离散型随机变量离散型随机变量1）X表示离散型随机变量；2）x表示随机变量特殊值；3）离散型概率分布（概率分布函数）记做f（x）；4）P（Xx）f（x）；5）6）0)()(xfxXP00.1)()(xdxfXP0)()(baxdxfbXaP00.1)(xf大数原则与大数原则与Z Z分布分布l大数原则 从公式可以看到，样本平均数的标准误与母总体的标准差成正比，而与样本容量

5、n成反比，样本容量越大，样本平均数的标准误越小。lZ分布 无论母总体的分布，还是样本平均数的分布，都可以通过求标准分数Z，将各自的正态分布形式转换成标准正态分布。此时，标准正态分布的随机变量为z分数，故标准正态分布也称Z分布。样本平均数的样本平均数的Z Z分布和分布和t t分布总结分布总结总体样本容量分布形态精确或近似已知 正态30Z分布精确 正态n30Z分布精确 非正态30Z分布近似 非正态n30？未知 正态30t分布精确 Z分布近似 正态n30t分布精确 非正态30t分布近似Z分布近似 非正态n30，可以查正态表作近似值）；确定 ，。5.计算置信区间（1）如果查正态分布表，置信区间可以写作

6、（2）如果查t值表，置信区间写作Z2t2XXZXZX.22XXtXX.22t 6.解释总体平均数的置信区间 估计总体平均数落入该区间的正确可能性概率为 1，犯错误的可能性的概率为二、总体方差二、总体方差已知，对总体平均数已知，对总体平均数 的估计的估计1.假定条件总体服从正态分布,且总体方差（）已知如果不是正态分布，可以由正态分布来近似(n30)2.使用正态分布统计量3.总体均值 在1-置信水平下的置信区间为算例：见教材算例：见教材p205p205206206解：解：已知总体正态分布，0.15，x2.14,n=9,1-=0.95，/2=1.96 总体均值的置信区间为我们可以95的概率保证该种反

7、应时平均长度在21.30221.498 毫秒之间【例】【例】某种反应时服从正态分布，一次作业中9名被试的平均 反 应 时 为21.4毫秒。已知总体标准差 =0.15毫秒，试建立该种反应时的置信区间，给定置信水平为0.95。三、总体方差三、总体方差未知，对总体平均数未知，对总体平均数 的估计的估计1.假定条件总体方差（）未知总体必须服从正态分布正态分布2.使用 t 分布统计量3.总体均值 在1-置信水平下的置信区间为算例：见教材算例：见教材p207p207208208解：解：已知总体正态分布，x=50,s=8，n=25,1-=0.95，t/2=2.0639。我们可以95的概率保证总体均值在46.

8、6953.30 之间【例】【例】从一个正态总体中抽取一个随机样本，n=25，其均值x=50，标准差 s=8。建立总体均值 的95%的置信区间。总结（总体平均数的区间估计）总体样本容量置信区间精确或近似已知 正态30精确 正态n30精确 非正态30近似 非正态n30？未知 正态30精确 近似 正态n30精确 非正态30近似近似 非正态n30？xzx2xzx2xzx2xstx2xstx2xstx2xszx2xszx2第三节第三节 总体方差与标准差的区间估计总体方差与标准差的区间估计一、总体方差的区间估计1、概率表达2、置信区间公式推导（精确分布）1222122P212122221211nnsnsn

9、3、各种情况下总体方差的区间估计1）n 2时，使用 分布进行精确区间估计2）n 30时，使用标准正态分布进行近似区间估计2212122221211nnsnsn212221222snsnzzss二、总体标准差的区间估计1、置信区间公式推导（精确分布）已知：不等式开平方，即得：212122221211nnsnsn21212221211nnsnsn2、各种情况下总体标准差的区间估计1）n 2时，使用 分布进行精确区间估计2）n 30时，使用标准正态分布进行近似区间估计221212221211nnsnsnsssszznn2211三、两总体方差之比的区间估计三、两总体方差之比的区间估计1、如何理解两方差

10、之比的区间估计 如果S S1 12 2/S S2 22 2接近于1,1,说明两个总体方差很接近；如果S S1 12 2/S S2 22 2远离1,1,说明两个总体方差之间存在差异。2、置信区间公式推导1,2,212211222212,1,21221121fssfssnnnn第四节第四节 相关系数的区间估计相关系数的区间估计一、积差相关系数的抽样分布总体相关系数等于0时；总体相关系数不等于0时。二、积差相关系数的区间估计三、等级相关系数的区间估计313122nzzznzzrr第五节 比率及比率差异的区间估计一、比率的区间估计1、比率的样本分布精确分布：二项分布np大于5，且nq大于5时：近似正态

11、分布 2、比率的区间估计（np大于5，且nq大于5）3、各种情况下比率的区间估计1）np大于5，且nq大于5时（同上式）2）np小于5时（查表计算）npqnpqzpzpp22二、比率差异的区间估计1、两样本比率差异的抽样分布 时，两样本比率差异的分布近似正态分布 2、比率差异的区间估计3、各种情况下比率的区间估计1）（同上式）2）5,52211pnpn22211122121222111221nqpnqpzppppnqpnqpzpp21pp 21pp 21212211221122121212122112211221nnnnqnqnpnpnzppppnnnnqnqnpnpnzpp感谢各位的参与！感谢各位的参与！下节课内容：下节课内容：假设检验与方差分析假设检验与方差分析参考文献：参考文献：1 1）张厚粲、徐建平：现代心理与教育统计，北京师范大学出版社；）张厚粲、徐建平：现代心理与教育统计，北京师范大学出版社；2 2）王孝玲：教育统计学，华东师范大学出版社；）王孝玲：教育统计学，华东师范大学出版社；3 3）林清山：心理与教育统计学，东华书局；）林清山：心理与教育统计学，东华书局；4 4）舒华：心理与教育研究中的多因素实验设计，北京师范大学出版社。）舒华：心理与教育研究中的多因素实验设计，北京师范大学出版社。